Au cours de la dernière année, j’entends toujours les mêmes déclarations dans les réunions, les commentaires et les forums d’architecture : 
 
 «Nous faisons de l’IA», «Nous avons un chatbot maintenant», «Nous avons déployé un agent». «Nous faisons de l’IA», «Nous avons un chatbot maintenant», «Nous avons déployé un agent». Quand je regarde un peu plus près, ce que la plupart des organisations ont vraiment n'est pas l'IA d'entreprise. Habituellement, il s’agit d’un chatbot, ou d’un assistant de recherche, ou d’une automatisation de flux de travail, ou d’un système RAG. Tous ceux-ci sont utiles. J’ai construit beaucoup d’entre eux moi-même. Ce n’est pas un produit, ce n’est pas un produit. Qui est un nouveau Et dans les grandes organisations, les couches de capacité doivent être architecturées. enterprise capability layer C’est exactement pour cela que Enterprise Architecture – et TOGAF en particulier – a été créée. Le vrai problème : l’IA sans architecture Quand je travaille avec de grandes entreprises, je vois un modèle très familier émerger. Les équipes construisent des pilotes LLM isolés à l'intérieur des unités d'affaires. Différents groupes créent leurs propres bases de données vectorielles. Les outils d'intelligence artificielle ombre apparaissent en dehors de la gouvernance. Il n'y a pas de modèle de propriété de données cohérent, pas d'architecture de sécurité, pas de modèle d'exploitation et pas de contrôle sérieux des coûts. Ce n’est pas une innovation. Il s’agit d’une dette architecturale créée en temps réel. Pourquoi TOGAF s'adapte à AI si naturellement TOGAF n’a jamais été destiné uniquement aux « projets informatiques » : il a été conçu pour les transformations d’entreprise, pour l’introduction de nouvelles couches de capacités, pour le changement transversal et pour l’application de la gouvernance à l’échelle. C’est exactement ce genre de transformation. Ce que l’architecture d’IA avec TOGAF signifie réellement Avant de choisir un modèle ou de proposer une plate-forme, le leadership doit être en mesure d’expliquer quels résultats d’affaires l’IA est censé conduire, quelles décisions sont augmentées ou automatisées et d’où l’on s’attend à ce qu’un avantage durable vienne. De là, la conversation doit passer à l'architecture des affaires.Quelles capacités d'affaires changent?Quels flux de travail seront redessinés?Où les humains doivent rester dans la boucle?Et quelles mesures vont réellement se déplacer?Si l'IA n'est pas cartographiée en fonction des capacités d'affaires, elle reste une expérience scientifique, pas un système d'entreprise. Très rapidement, les problèmes difficiles surgissent dans l'architecture des données et des applications. Où est la source de la vérité? Quelles données alimentent les systèmes de formation, de récupération et de fonctionnalités? Comment la lignée, la qualité, la confidentialité et la conformité sont-elles appliquées? Du côté de l'application, où s'intègre l'IA avec les systèmes de base? Où opèrent les agents? Où vivent les services de décision? Comment les flux de travail déclenchent-ils des actions? C'est là que de nombreuses initiatives d'IA s'écroulent tranquillement. Puis vient l’architecture technologique, qui est l’endroit où la plupart des organisations passent leur temps – souvent trop tôt. Stratégie de modèle, couches d’inférence, bases de données vectorielles, magasins de fonctionnalités, orchestration, observabilité, stratégie GPU et CPU, et contrôles de coûts. Mais d’un point de vue d’entreprise, lorsque vous regardez à partir de 10 000 pieds, vous ne voyez pas de modèles. Après cela, vient le travail de migration et d’implémentation inhabituel mais essentiel. Quelles capacités se déplacent en premier? Comment évitez-vous les échecs de big bang? Comment coexistez-vous avec les plates-formes existantes? C’est ainsi que l’IA devient réelle, pas seulement impressionnante dans les démos. Et puis il y a la gouvernance – qui, selon mon expérience, est là où les programmes sérieux réussissent ou échouent. la sécurité, la protection des données, le contrôle d'accès, l'auditabilité, la gestion des risques et l'expliquabilité ne sont pas facultatifs dans les entreprises. Enfin, nous devons accepter une vérité simple : l’IA n’est pas un projet. C’est un système vivant. Les modèles dérivent. Les données dérivent. Les coûts dérivent. Les capacités évoluent. Cela nécessite une gestion architecturale continue, pas une livraison unique. Ce que les gens appellent « AI » versus ce qu’il est en réalité Il y a encore beaucoup de confusion sur le marché. L'IA générative est principalement une couche d'interface. L'IA de décision est l'endroit où la valeur économique est créée. Les agents sont des opérateurs qui exécutent dans les flux de travail. Si vous n’avez construit qu’une interface GenAI, vous avez construit un front end – pas un système d’entreprise. Vue de 10 000 pieds Vous voyez des moteurs de décision intégrés dans les flux de travail, des agents orchestrant les processus commerciaux, la récupération fondée sur des données gérées, des magasins de fonctionnalités guidant les prédictions et l'observabilité pour le suivi des coûts, de la précision, de la dérive et du risque. Ce n'est pas une collection d'outils, c'est un . new digital nervous system La seule question qui compte vraiment Si vous construisez quelque chose et que vous l’appelez « AI », posez-vous une question simple : Est-ce un outil ou est-ce une capacité d’entreprise? Si elle ne correspond pas à l'architecture d'entreprise, aux capacités d'entreprise, à la gouvernance et à un modèle d'exploitation, alors ce n'est pas une architecture d'IA d'entreprise. Pensée finale L’IA est le plus grand changement d’architecture d’entreprise depuis le cloud. Si vous n'approchez pas l'IA avec TOGAF - ou au moins avec le même niveau de discipline architecturale - vous aurez presque certainement des démos impressionnants et des systèmes fragiles. Architecture d'entreprise, stratégie AI, transformation numérique, leadership technologique, TOGAF

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Les entreprises n’ont pas de problème d’IA, elles ont un problème d’architecture

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